求解TopK问题的三种境界(漫画版)

2023-11-09 19:10

本文主要是介绍求解TopK问题的三种境界(漫画版),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

TopK问题

 输入数组arr,找出其中最大的k个数。例如,输入4、5、1、6、2、7、3、8这8个数字,则最大的4个数字是5、6、7、8。
示例一:
 输入:arr = [3,2,1], k = 2
 输出:[3,2]或者[2,3]
示例二:
 输入:arr = [0,1,2,1], k = 1
 输出:[2]

境界一

在这里插入图片描述
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代码如下:

//交换函数
void Swap(int* x, int* y)
{int tmp = *x;*x = *y;*y = tmp;
}
//堆的向下调整(小堆)
void AdjustDown(int* a, int n, int parent)
{//child记录左右孩子中值较小的孩子的下标int child = 2 * parent + 1;//先默认其左孩子的值较小while (child < n){if (child + 1 < n&&a[child + 1] < a[child])//右孩子存在并且右孩子比左孩子还小{child++;//较小的孩子改为右孩子}if (a[child] < a[parent])//左右孩子中较小孩子的值比父结点还小{//将父结点与较小的子结点交换Swap(&a[child], &a[parent]);//继续向下进行调整parent = child;child = 2 * parent + 1;}else//已成堆{break;}}
}
int* getLeastNumbers(int* arr, int arrSize, int k, int* returnSize)
{*returnSize = k;int i = 0;//建小堆for (i = (arrSize - 1 - 1) / 2; i >= 0; i--){AdjustDown(arr, arrSize, i);}//排降序int end = arrSize - 1;while (end > 0){Swap(&arr[0], &arr[end]);AdjustDown(arr, end, 0);end--;}//将最大的k个数存入数组int* retArr = (int*)malloc(sizeof(int)*k);for (i = 0; i < k; i++){retArr[i] = arr[i];}return retArr;//返回最大的k个数
}

时间复杂度: O ( N + N l o g N ) O(N+NlogN) O(N+NlogN) 空间复杂度: O ( N ) O(N) O(N)
在这里插入图片描述

境界二

在这里插入图片描述
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 要知道进行一次向下调整的时间复杂度为 O ( l o g N ) O(logN) O(logN),而进行一次建堆的时间复杂度为 O ( N ) O(N) O(N)

代码如下:

//交换函数
void Swap(int* x, int* y)
{int tmp = *x;*x = *y;*y = tmp;
}
//堆的向下调整(大堆)
void AdjustDown(int* a, int n, int parent)
{//child记录左右孩子中值较大的孩子的下标int child = 2 * parent + 1;//先默认其左孩子的值较大while (child < n){if (child + 1 < n&&a[child + 1] > a[child])//右孩子存在并且右孩子比左孩子还大{child++;//较大的孩子改为右孩子}if (a[child] > a[parent])//左右孩子中较大孩子的值比父结点还大{//将父结点与较大的子结点交换Swap(&a[child], &a[parent]);//继续向下进行调整parent = child;child = 2 * parent + 1;}else//已成堆{break;}}
}
int* getLeastNumbers(int* arr, int arrSize, int k, int* returnSize)
{*returnSize = k;int i = 0;//建大堆for (i = (arrSize - 1 - 1) / 2; i >= 0; i--){AdjustDown(arr, arrSize, i);}//将最大的k个数存入数组int* retArr = (int*)malloc(sizeof(int)*k);int end = arrSize - 1;for (i = 0; i < k; i++){retArr[i] = arr[0];//取堆顶数据Swap(&arr[0], &arr[end]);//交换堆顶数据与最后一个数据//进行一次向下调整,不把最后一个数据看作待调整的数据,所以待调整数据为end=arrSize-1AdjustDown(arr, end, 0);end--;//最后一个数据的下标改变}return retArr;//返回最大的k个数
}

时间复杂度: O ( N + k l o g N ) O(N+klogN) O(N+klogN) 空间复杂度: O ( N ) O(N) O(N)
在这里插入图片描述

境界三

在这里插入图片描述
 存储100亿个整数究竟需要多大的内存空间?让咱们来大概估算一下:
 我们知道1KB=1024byte,1MB=1024KB,1GB=1024MB,于是可以得出1GB大概有230个字节,也就是说1GB大概等于10亿个字节。
 存储100亿个整型需要400亿个字节,所以存储100亿个整型数据需要40G左右的内存空间。前面两种算法的空间复杂度均为O(N),并不适合用于这种海量数据处理。
在这里插入图片描述
代码如下:

//交换函数
void Swap(int* x, int* y)
{int tmp = *x;*x = *y;*y = tmp;
}
//堆的向下调整(小堆)
void AdjustDown(int* a, int n, int parent)
{//child记录左右孩子中值较小的孩子的下标int child = 2 * parent + 1;//先默认其左孩子的值较小while (child < n){if (child + 1 < n&&a[child + 1] < a[child])//右孩子存在并且右孩子比左孩子还小{child++;//较小的孩子改为右孩子}if (a[child] < a[parent])//左右孩子中较小孩子的值比父结点还小{//将父结点与较小的子结点交换Swap(&a[child], &a[parent]);//继续向下进行调整parent = child;child = 2 * parent + 1;}else//已成堆{break;}}
}
int* getLeastNumbers(int* arr, int arrSize, int k, int* returnSize)
{*returnSize = k;if (k == 0)return NULL;//用数组的前K个数建小堆int i = 0;int* retArr = (int*)malloc(sizeof(int)*k);for (i = 0; i < k; i++){retArr[i] = arr[i];}for (i = (k - 1 - 1) / 2; i >= 0; i--){AdjustDown(retArr, k, i);}//剩下的N-k个数依次与堆顶数据比较for (i = k; i < arrSize; i++){if (arr[i]>retArr[0]){retArr[0] = arr[i];//堆顶数据替换}AdjustDown(retArr, k, 0);//进行一次向下调整}return retArr;//返回最大的k个数
}

时间复杂度: O ( k + N l o g k ) O(k+Nlogk) O(k+Nlogk) 空间复杂度: O ( k ) O(k) O(k)
在这里插入图片描述

这篇关于求解TopK问题的三种境界(漫画版)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/378053

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